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      電子發燒友網>電子資料下載>嵌入式開發>基于機器學習的HBase數據庫配置參數優化

      基于機器學習的HBase數據庫配置參數優化

      2021-06-17 | pdf | 5.19 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　Hbase是一個分布式數據庫管理系統，對于需要快速隨機訪冋大量數據的應用程序，它正變得越來越流行。但是，它有許多性能關鍵配置參數，這些參數之間可能會以復雜的方式相互影響，這使得手動調整它們以獲得最佳性能變得極其困難。文中提出了一種新的方法來自動調優給定 Hbase應用程序的配置參數，稱為自動調優 Hbase。其關鍵是建立一個以配置參數為輸入的低成本性能模型。為此，系統地研究了不同的建模技術，并決定采用集成學習算法來構建性能模型。隨后，利用遺傳算法通過性能模型為應用程序搜索最優配置參數。因此，它可以快速且自動地識別一組配置參數值，以使應用程序的性能達到最佳。實驗測試了 Yahoo！云服務基準的5個應用程序，結果表明，與默認配置相比，優化后的吞吐量平均提高41%，最高可達97%。與此同時， Hbase操作的延遲平均降低了11.3%，最高可達57%。

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